docker安装带GPU模式的caffe(Centos7)

本文描述了docker下使用centos7核心安装gpu版caffe的详细过程

其中需要注意的一是centos7的核相对来说要装更多的包，二是在docker下装cuda要保持和宿主机版本一致

1）启动docker 

docker run -it -v /data/docker:/data --privileged=true  daocloud.io/library/centos   /bin/bash

坑： --privileged=true 加这个参数，否则nvida设备不会挂载上

查看设备是否正确挂载

[root@875912c2cd2e /]# ll /dev/nv*

crw-rw-rw- 1 root root 247,   0 Apr  1 01:28 /dev/nvidia-uvm

crw-rw-rw- 1 root root 247,   1 Apr  1 01:28 /dev/nvidia-uvm-tools

crw-rw-rw- 1 root root 195,   0 Apr  1 01:28 /dev/nvidia0

crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 Apr  1 01:28 /dev/nvidiactl

2）安装依赖库

yum install epel-release

yum install -y atlas-devel snappy-devel boost-devel leveldb leveldb-devel hdf5 hdf5-devel  glog glog-devel gflags
gflags-devel protobuf protobuf-devel opencv opencv-devel lmdb lmdb-devel numpy scipy perl gcc gcc-c++ make openblas-devel python-pip  protobuf-python dkms git

3）安装cuda

去下面网址下载cuda的run包，坑2：要保证宿主机和容器中的版本完全一致
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
宿主机先装好cuda驱动，然后再docker中装cuda驱动

./cuda_8.0.61_375.26_linux-run 

修改 /etc/profile增加

exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

新建 /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf内容为 

/usr/local/cuda-8.0/lib64

source /etc/profile

ldconfig

查看cuda驱动是否正确

nvidia-smi

如果第一次如果不对，再运行一次试试 

4）安装caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 
copy Makefile.config.example Makefile.config
修改
Makefile.config中
BLAS := open

用原来的atlas总是有点问题，直接用openblas算了
make -j

5)安装pycaffe
make pycaffe

修改 /etc/profile增加

export PYTHONPATH=/data/caffe/python:$PYTHONPATH

/data/caffe是caffe路径，按照实际的修改

source
/etc/profile
pip
install scikit_image